Grok 4.7 vs GLM-5.2: A licença sobrevive ao modelo

O mais valioso no GLM-5.2 não é sua pontuação de benchmark. São as quatro letras MIT. A Z.ai lançou o GLM-5.2 em 16 de junho de 2026 sob uma licença MIT padrão, sem limites regionais, sem limite de receita e sem condição de uso comercial além de manter o aviso de direitos autorais — e quando a Z.ai lançou o GLM-5.3 dois meses depois, não repetiu isso. O sucessor traz uma "GLM-5.3 License" personalizada que adiciona uma ressalva: um operador de modelo como serviço com mais de US$ 10 bilhões em receita em quaisquer doze meses consecutivos deve passar por uma revisão de segurança, com o escopo dessa revisão "razoavelmente determinado pela Z.AI". O GLM-5.2 é o último flagship de texto que a Z.ai lançou sem essa condição atrelada. Frente ao Grok 4.7 — lançado pelo fornecedor em 21 de setembro de 2026, de pesos fechados e com apenas um dia —, isso faz desta uma comparação entre o modelo mais forte do ranking e o mais livre.

Um destes você pode possuir em definitivo.

O GLM-5.2 é um modelo de mistura de especialistas com 753 bilhões de parâmetros e cerca de 40B ativos por token, publicado em BF16 e FP8 no Hugging Face sob a organização zai-org. Ele tem uma janela de contexto de 1M de tokens e saída máxima de 128K. É entrada de texto, saída de texto — sem visão nativa — com chamada de funções, integração com MCP, saída JSON estruturada e cache de contexto, e um modo de pensamento ativado por padrão com uma configuração de esforço de raciocínio. A API própria da Z.ai o lista a US$ 1,40 por milhão de tokens de entrada, US$ 0,26 para entrada em cache e US$ 4,40 por milhão de tokens de saída.

Grok 4.7 é fechado. Ele possui uma janela de contexto de 500 mil tokens, aceita texto e imagens como entrada e tem preço de tabela de US$ 2,00 de entrada e US$ 6,00 de saída por milhão abaixo de 200 mil tokens de prompt, passando para US$ 4,00 e US$ 12,00 acima desse limite, com leituras em cache a US$ 0,50 e US$ 1,00. Não há download de pesos, nem caminho de auto-hospedagem, nem forma de continuar chamando-o se a xAI mudar de ideia — a mesma posição estrutural de todo modelo de ponta fechado. Ambos os modelos são capazes; apenas um deles é um ativo que você pode colocar em um disco.

O que o índice diz, e o que "deprecated" significa aqui

A Artificial Analysis pontua o GLM-5.2 com 34 no Intelligence Index v4.3.2 — a revisão publicada em 19 de setembro de 2026 — e o Grok 4.7 com 46 na mesma revisão. Essa diferença de doze pontos é real, e o formato dela importa mais do que o tamanho. O GLM-5.2 também traz um rótulo "deprecated" em sua página da Artificial Analysis, com uma nota de que existe um modelo mais recente e de que apenas a carga de trabalho padrão de 10 mil tokens continua sendo avaliada em benchmark. Esse rótulo tem a ver com sucessão, e não com encerramento: a Z.ai ainda disponibiliza o glm-5.2 hoje e ainda o lista em sua tabela de preços.

• Composto — Grok 4.7 (xhigh): 46 no Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2. GLM-5.2 (max): 34 na mesma revisão.

• Terminais agênticos — Grok 4.7: Terminal-Bench 4.0 26. GLM-5.2: 1. Este é o número único mais extremo deste lote de comparações, e é preciso fazer a ressalva que o acompanha. O próprio cartão de modelo da Z.ai reporta o GLM-5.2 com 81,0 no Terminal-Bench 2.1, melhor harness 82,7. Ambos os números são honestos; estão em versões diferentes do benchmark, e o índice v4.3.2 retirou o 2.1 em favor do 4.0. Uma pontuação de fornecedor num benchmark retirado diz-lhe o que um modelo conseguia fazer face ao teste antigo, não o que faz agora.

• Automação de fluxos de trabalho — Grok 4.7: AutomationBench-AA 66%. GLM-5.2: 28%. Ambos medidos na v4.3.2, portanto este não precisa de ressalva de versão.

• Honestidade de conhecimento — Grok 4.7: AA-Omniscience 32. GLM-5.2: 4. Novamente, a mesma versão em ambos os lados.

• Raciocínio e contexto longo — Grok 4.7: HLE 43, CritPt 18, AA-LCR v1.1 77%, janela de 500k. GLM-5.2: HLE 41, CritPt 21, AA-LCR v1.1 78%, janela de 1M. GLM-5.2 vence duas destas quatro, e a janela de contexto por um fator de dois.

• Velocidade — Grok 4.7: ainda não medido pela Artificial Analysis. GLM-5.2: 73 tokens por segundo com um tempo até o primeiro token de 5,98 segundos através da API da Z.ai, descrito como mais lento do que a média entre pares de pesos abertos.

• Preço — Grok 4.7: $2,00 / $6,00 por 1M, dobrando a partir de 200 mil tokens de prompt. GLM-5.2: $1,40 / $4,40 por 1M com leituras em cache a $0,26, inalterado desde o lançamento.

A economia do self-host é o verdadeiro argumento

Por token, o GLM-5.2 é cerca de trinta por cento mais barato na entrada e vinte e sete por cento mais barato na saída do que o Grok 4.7 em prompts curtos — um desconto modesto que, por si só, não decidiria nada. O motivo pelo qual isso importa é que o preço por token é opcional. Os pesos do GLM-5.2 podem ser baixados sob uma licença que permite uso comercial, modificação, redistribuição e sublicenciamento, o que significa que a comparação relevante não é US$ 1,40 contra US$ 2,00, mas US$ 1,40 contra o que quer que suas próprias GPUs custem por milhão de tokens. Um modelo de 753B com 40B ativos não é uma carga de trabalho para laptop; é uma implantação séria de inferência, e o checkpoint FP8 existe precisamente para isso. Mas é uma implantação que você pode executar, limitar e auditar — e, para uma carga de trabalho regulamentada ou isolada da rede, isso não é, de forma alguma, uma questão de custo.

O contrapeso é o risco de sucessão na direção oposta. O GLM-5.2 está duas versões atrás: o GLM-5.3 chegou em 18 de agosto e o GLM-5.3-Flash em 26 de agosto, e os modelos carro-chefe mais recentes têm pontuação mais alta — GLM-5.3 com 45 na v4.3.2, um ponto abaixo do Grok 4.7. Portanto, a leitura honesta é que o GLM-5.2 é o gratuito, não o melhor, e que os modelos mais novos da própria Z.ai são ao mesmo tempo mais fortes e têm licenciamento mais restritivo. Se o licenciamento permissivo é o que você precisa, o GLM-5.2 é o endpoint a congelar; se a capacidade bruta em um conjunto de pesos abertos é o que você precisa, o sucessor é o que deve ser avaliado, com olho de advogado na exceção de receita.

Executando ambos sem executar duas stacks

O OrcaRouter disponibiliza o GLM-5.2, listado em sua própria página de modelo a US$ 1,40 de entrada e US$ 4,40 de saída, com janela de contexto de 1M e saída máxima de 128K, porque repassamos os preços de tabela dos provedores com 0% de margem. Com um modelo de pesos abertos, esse repasse tem um segundo uso: o preço hospedado e a opção auto-hospedada são ambas escolhas ativas, e um roteador permite mover o tráfego entre elas por requisição, e não por contrato. A Z.ai mantém o preço de tabela do GLM-5.2 estável desde junho, enquanto hosts terceiros alteraram os seus, então um repasse no mesmo dia é a diferença entre cotar a tarifa de hoje e cotar uma que você copiou no mês passado. O failover automático cobre o caso em que uma implantação auto-hospedada satura e o endpoint hospedado precisa absorver o excedente — a DSL de roteamento compõe os dois em uma única chamada. O Grok 4.7 não está no catálogo do OrcaRouter até o momento desta redação; chamá-lo significa passar pela própria API da xAI e pelas plataformas de terceiros que o oferecem.

A regra de decisão que resulta de tudo isto é invulgarmente clara. Se precisa de possuir o modelo — no local, auditado, licenciável sem uma revisão de receita —, o GLM-5.2 é o único destes dois que o oferece, e a diferença de doze pontos no índice é o preço dessa liberdade. Se precisa do modelo que conclui trabalho agêntico, a diferença vai no sentido contrário e não é subtil: 66 por cento contra 28 por cento em automação de fluxos de trabalho, 26 contra 1 em agentes de terminal, 32 contra 4 em honestidade do conhecimento. Nada na questão da licença muda esses números.

A chamada

O Grok 4.7 vence a comparação de capacidades e vence nas avaliações que preveem se um agente conclui uma tarefa. O GLM-5.2 vence nas duas coisas que nenhum benchmark mede: é mais barato e é seu. O detalhe que torna isto digno de registro é que a segunda vantagem está expirando — os novos modelos de ponta da Z.ai abandonaram a licença MIT irrestrita, então um modelo lançado em junho de 2026 sob termos que não exigem nada de você agora é um artefato histórico, e não uma política. Se pesos abertos permissivos forem essenciais para o seu produto, esse é um motivo para adotar o GLM-5.2 como padrão enquanto ele ainda é a opção hospedada barata e ainda pode ser baixado. Se não forem, compre os doze pontos.